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第七章 神经网络
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2025-02-17 14:36
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神经网络简介
您可能还记得 特征交叉练习 请参阅“分类数据”模块 以下分类问题是非线性的:  图 1. 非线性分类问题。线性函数 将所有蓝点与橙点分开。 "非线性"这表示你无法准确预测格式为 $b+w_1 x_1+w_2 x_2$ 。换句话说,"决策界面"不是一条线。不过,如果我们对特征 $x_1$ 和 $x_2$ 执行特征交叉,就可以得到以下结果:然后使用 线性模型: $b+w_1 x_1+w_2 x_2+w_3 x_3$ ,其中 $x_3$ 是 $x_1$ 和 $x_2:$  图 2. 通过将特征组合添加到 x1x2,线性模型可以学习 将蓝点与橙点分开的双曲形状。 现请参考以下数据集:  图 3. 更困难的非线性分类问题。 您可能还记得在特征交叉练习中提到过 确定正确的特征组合以将线性模型与这些数据拟合 花费更多精力和实验。 但是,如果您并非必须自己进行所有这些实验,该怎么办? 神经网络是一个 多种模型架构, 非线性 数据模式。在神经网络训练期间, model(模型自动修复) 学习对输入数据执行的最佳特征组合,以最大限度减少 损失。 在后续部分中,我们将详细了解神经网络的工作原理。
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